Python Matplotlib如何通过plt.subplots创建子绘图

这篇文章主要介绍“Python Matplotlib如何通过plt.subplots创建子绘图”，在日常操作中，相信很多人在Python Matplotlib如何通过plt.subplots创建子绘图问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python Matplotlib如何通过plt.subplots创建子绘图”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

前言

plt.subplots调用后将会产生一个图表（Figure）和默认网格（Grid），与此同时提供一个合理的控制策略布局子绘图。

一、只有子图的绘制

如果没有提供参数给subplots将会返回：

Figure一个Axes对象

例子：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('A single plot')

二、单个方向堆叠子图

堆叠子图就需要用到额外的可选参数，分别是子图的行和列数，如果你只传递一个数字，默认列数为1，行堆叠。

比如：

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
axs[0].plot(x, y)
axs[1].plot(x, -y)

当然如果你的子图比较少，可以考虑用元组接收axes对象：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, -y)

如果想要按照行排列，将参数改成(1,2)即可。

三、行列方向扩展子图

如果行列扩展子图，那么axes返回的则是一个二维Numpy数组。利用axe的flat属性，可以批量对轴进行赋值。

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]')# 等价于axes[0][0]
axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange')
axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]')
axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green')
axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]')
axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red')
axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]')

for ax in axs.flat:
    ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label')

# Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots.
for ax in axs.flat:
    ax.label_outer()

当然你可以用单个轴对象接收：

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)
fig.suptitle('Sharing x per column, y per row')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange')
ax3.plot(x, -y, 'tab:green')
ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red')

for ax in fig.get_axes():
    ax.label_outer()

四、共享轴

默认情况下，每个子图都是独立创建的。

看下面这个例子：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Axes values are scaled individually by default')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x + 1, -y)

可以看出两者的横坐标刻度并不对齐，那么应该如何设置共享？答：在subplot创建之时使用sharex=True和sharedy=True分别创建X轴共享或者Y轴共享。

将上边的例子修改为以下：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)
fig.suptitle('Aligning x-axis using sharex')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x + 1, -y)

结果如下：

OK，看上去确实统一了坐标轴，除此，python帮你移除了多余的坐标刻度，上面中间的刻度被删除了。

如果你觉得中间的留白不太舒服的话，也有办法去除。方法是通过GridSpec对象，但是使用上就比较麻烦了，因为你需要自己创建一个figure并使用add_gridspec返回这个对象，然后再通过subplot进行接下来的操作。

直接看例子吧：

fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(3, hspace=0)
axs = gs.subplots(sharex=True, sharey=True)
fig.suptitle('Sharing both axes')
axs[0].plot(x, y ** 2)
axs[1].plot(x, 0.3 * y, 'o')
axs[2].plot(x, y, '+')

# Hide x labels and tick labels for all but bottom plot.
for ax in axs:
    ax.label_outer()

这里还用到了轴的label_outer方法，这是用来隐藏非边界的坐标轴的。“share”在这里的意思是：共享一个坐标轴，也就意味着刻度的位置是对齐的。

请注意，修改sharex和sharey是全局修改的，所以你如果想让每一行和每一列共享一个坐标轴，可以考虑用sharex='col', sharey='row'。

fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2, hspace=0, wspace=0)
(ax1, ax2), (ax3, ax4) = gs.subplots(sharex='col', sharey='row')
fig.suptitle('Sharing x per column, y per row')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange')
ax3.plot(x + 1, -y, 'tab:green')
ax4.plot(x + 2, -y**2, 'tab:red')

for ax in axs.flat:
    ax.label_outer()

如果你需要关联更加复杂的共享轴关系，可以创建出来使用axe的成员sharex、sharey进行设置：

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title("main")
axs[1, 0].plot(x, y**2)
axs[1, 0].set_title("shares x with main")
axs[1, 0].sharex(axs[0, 0])
axs[0, 1].plot(x + 1, y + 1)
axs[0, 1].set_title("unrelated")
axs[1, 1].plot(x + 2, y + 2)
axs[1, 1].set_title("also unrelated")
fig.tight_layout()# 让绘图更加紧凑

五、极坐标子图

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'))
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y ** 2)
plt.show()

到此，关于“Python Matplotlib如何通过plt.subplots创建子绘图”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！